逐日作物需水量预测数学模型研究

根据理论探讨以及对河北与广西旱作物和水稻灌溉试验实测成果的分析，提出了预测逐日参照需水量的方法与模型，探究作物正常供水和水分胁迫条件下需水量、作物系数及士壤水分胁迫修正系数的变化规律，提出了计算作物系数与土壤水分胁迫系数的数学模型；据此，提出了预测逐日作物需水量的方法与模型，并介绍应用实例．理论分析与实际应用的结果表明，所提的方法与模型理论严密、精度较高．     

霍泉灌区作物需水量实时预报

采用联合国粮农组织最新推荐的修正Ｐｅｎｍａｎ公式分析计算了霍泉灌区长系列参考作物的腾发量及其变化规律,在此基础上提出了该灌区冬小麦、夏玉米需水量预报模型．分析了预报模型中参数Ａ０的变化规律,并在预报过程中进行调整．运用实测资料检验表明,修正后的模型在逐日作物需水量预报中更符合实际,具有比较高的精度．     

霍泉灌区作物需水量实时预报

采用联合国粮农组织最新推荐的修正Ｐｅｎｍａｎ公式分析计算了霍泉灌区长系列参考作物的腾发量及其变化规律,在此基础上提出了该灌区冬小麦、夏玉米需水量预报模型。分析了预报模型中参数Ａ０的变化规律,并在预报过程中进行调整。运用实测资料检验表明,修正后的模型在逐日作物需水量预报中更符合实际,具有比较高的精度。     

作物需水量研究综述

从作物需水量的测定和作物需水量的计算方法入手,介绍了获取作物需水量的几种途径,论述了作物需水量的理论发展过程,对作物需水的理论进行了系统的总结,提出了目前作物需水量研究方面的不足,对今后作物需水量的研究起到承上启下的作用.     

生活需水预测的弹性系数法改进模型及应用

弹性系数法是一种广泛使用的需水量预测方法,其建立模型的关键步骤是提取合理的需水量影响因素,为了有效地提取需水量的主要影响因素,采用灰色关联法,分析了弹性系数模型变量之间的关系,提出了自然对数预处理方法,并以郑州市生活需水量预测为例,进行方法的比较分析,结果表明该方法是合理和有效的,进一步丰富了灰色关联分析法的应用,需水量预测结果也比较符合实际情况,可为郑州市水资源规划提供参考依据。     

参考作物腾发量预报的傅立叶级数模型

以傅立叶级数和表示多年日平均参考作物腾发量在年内的变化过程,结合天气类型修正系数,提出了一种新的参考作物腾发量预报模型,即傅立叶级数模型.将模型应用于陡山灌区的参考作物腾发量实时预报;结果表明,该模型的预测精度比原有的指数模型(亦称逐日均值修正模型)的预测精度高.这种模型简单,可方便地嵌入灌溉预报系统,适应性强.     

水资源需求预测研究

叙述了国内外在水资源需求预测方面的研究概况。在系统研究水资源需求预测的常用预测方法和模型的基础上，对过去需水量预测中存在的主要问题进行了分析，并对需水量预测中长期需水量预测结果与实际情况误差较大的问题作了深入探讨，认为，对需水量变化规律认识的不足是产生需水量预测误差的主要原因。指出，对水资源需求预测方法及水资源需求量的预测研究都有待于进一步完善。     

灰色关联分析在灌溉试验资料分析中的应用

利用灰色理论分析了汤旺河灌区灌溉试验站不同生育阶段作物需水量与各气象因素的关联度，分别以作物需水量和气象蒸发量作为灰色关联分析的母系列进行了优选。     

灰色神经网络耦合模型在城市需水量预测中的应用

目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.144%;预测沈阳市工业需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.19%.在模拟精度方面远远高于其他模型的模拟值,提高了预测的准确性.结论提出了用灰色神经模型来预测城市需水量的方法,能更好地预测城市未来需水量,把影响预测的不定因素降到最低限度,具有广泛的实用性.     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在中长期城市需水量预测中的应用研究

研究了基于灰色系统理论的中长期城市需水量预测方法.针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型,并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测.结果表明:模型精度较高,预测误差较小.